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如何将数据质量测量理论付诸实践
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摘要
本文探讨了数据质量的重要性和如何有效地衡量和改善数据质量。随着公司更多地依赖于数据驱动的系统,如机器学习和用户分析,数据质量成为至关重要的投资领域。然而,许多公司缺少衡量数据质量的客观方法,使得他们难以识别和改进问题区域。
一、衡量数据质量的注意事项
衡量数据质量时,应遵循一致的指导原则,包括衡量覆盖率和正常运行时间、采取可操作的行动、根据关键维度进行细分、考虑数据的使用方式以及观察数据趋势。
二、以数据资产为中心的测量方法
监控数据质量可在资产级别进行,包括表级别的正常运行时间和覆盖率,并考虑及时性、正确性、完整性和一致性等不同质量维度。
三、以数据产品为中心的测量方法
以数据产品为中心的方法关注数据与其业务用例的联系,通过监控数据产品的健康状况,可以提供更直观的数据健康度衡量。
四、结合定量指标与定性见解
结合定量数据质量指标和定性反馈,例如利益相关者调查和数据事件监控,可以提供关于数据用户体验的更全面见解。
五、将洞察付诸行动
将数据质量的洞察转化为实际行动,通过自动化电子邮件、认真对待元数据、警惕“破窗理论”和创建数据质量运行手册等方法,确保数据质量监控的成效。
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